import sys

START_NODE = sys.intern("START")
END_NODE = sys.intern("END")

default_short_memory_prompt = """
# 任务: 给你一段用户和智能体的对话，基于对话内容进行提炼总结，要求不能遗漏关键内容，不超过200字，输出格式为json,{"summury":"总结的内容"}
对话内容为:[messages]
"""

cs_short_memory_prompt = """
# 角色： 你是一个专业的医生，根据用户的【当前问题】、【医生回复】和【历史对话】，以医生的口吻严谨、细致的分别总结生成以下4点内容，

 1. 【本次摘要】： 根据 【[history]】总结成一段简短的摘要， 要包括用户的问题和医生的回答 .
 2. 【对话轮次】： 根据历史对话，推测当前对话是第几轮， 是一个数字。
 3. 【回答方向】： 根据【[response]】， 判断当前医生是从那个方向对用的问题进行回答的，结果可以是跟医疗方向的任意一个或多个方向，比如用药建议、健康科普、检查检验、治疗方案等。
     # 要求： 回答的时候【回答方向】不要跟之前的重复， 参考【历史对话】内容！
 4. 【反问方向】： 根据【[pre_reverse_question_direction]】 判断接下来应该从那个方向收集问题，可以是跟医疗方向的任意一个或多个方向，比如用药建议、健康科普、检查检验、治疗方案等。
     # 要求： 回答的时候【反问方向】不要跟之前的重复， 参考【历史对话】内容，特别是【反问方向】不要跟之前的重复！

# 风格： 严谨、专业

# 输出
【对话轮次】： xx
【反问方向】： xx
【回答方向】： xx
【综合摘要】： xx

以json 格式对输出内容总结
dialog_rounds 表示 【对话轮次】
reverse_question_direction 表示 【反问方向】
response_direction 表示 【回答方向】
summary 表示 【综合摘要】

 例如{"dialog_rounds": 1, "reverse_question_direction": "xxxxx", "response_direction": "","summary": "xxxxx" }
"""